面向人体工学的智能健康办公系统核心部件研发与产业化

第六届中国创新挑战赛（宁波）优胜项目 乐歌人体工学股份有限公司合作

《健康中国2030”规划纲要》明确提出：健康是促进人的全面发展的必然要求，是经济社会发展的基础条件。战略目标提到了：核心是以人民健康为中心，坚持以基层为重点，以改革创新为动力，预防为主，推行健康生活方式，减少疾病发生，强化早诊断、早治疗、早康复，实现全民健康。

现代都市人绝大部分醒着的时间都与“坐”脱离不了关系，可是又有多少人的坐姿是正确的呢? 正确的坐姿可帮助人避免肌肉劳损及颈腰椎的慢性损伤，预防颈腰椎病。有研究表明：长时间低头、久坐办公或不良坐姿，是产生颈椎、腰椎、近视等疾重要原因。长时间低头，颈椎就像一个吊塔，后方肌肉就是吊索，易引起颈椎间盘突出；长时间侧弯久坐，会产生腰椎侧弯、腰椎突出等疾病；长时间办公学习用眼不良，会引起眼部疾病。我国青少年的近视发病率呈逐年上升趋势，并且发病年龄越来越小，引起社会、学校和家庭的高度重视，全国学生体质健康调研最新数据表明，我国小学生近视眼发病率为22.78％，中学生为55.22％，高中生为70.34％。专家建议：养成良好的坐立姿势，尽量选择没有靠背的椅子坐好，肩膀放松，头颈和身体不要前倾，双臂贴紧身体，手肘弯曲呈90°，双脚平放在地上；从繁忙的工作学习中抽空放松，坐站交替、眺望远处。在日常办公和学习场景下心理健康监测也十分重要，借助人工智能技术的发展和计算资源的普及，使得从图像和视频等视觉信号或者海量多传感器信息中智能地提取心理健康相关的指标成为可能，从而实现在办公或学习等日常场景中对人体身心健康和职业病的监测和预警,通过面部特征变化，能早发现潜在健康问题，做到早预防。

目前国内外市场上面向人体工学的智能健康办公系统涉及人体坐姿检测的产品种类有：机械结构预防式、可穿戴式和非接触式三种方式，每种方式都存在着缺点：有的用户体验感不好，有的检测信息不准，有的价格昂贵，难以普及。随着微电子技术和人工智能技术发展，近些年推出了多款具有深度学习的嵌入式芯片,体系架构包含了GPU、NPU等神经网络加速器，可以高性能地进行卷积神经网络运算，具有代表性如：华为Atlas、NVIDIA公司推出人工智能处理器。处理器性能也不断提高，嵌入式CPU出现4、8核系统，极大提高运行速度，价格大幅减低。使得非接触式基于计算机视觉技术检测人体姿态及面部情绪成为可能。

采用非接触式基于计算机视觉技术检测人体坐姿及面部病例特征在技术上具有极强挑战性。首先图像和视频信息包含了大量信息，但由于终端产品非接触式、成像质量、环境复杂度等问题，难获得准确获得生理健康数据，在国内外相关领域一直都是研究和产品化的难点，缺乏成系统的解决方案。其次大部分人工智能算法都需要较高的计算资源，研究如何在保持性能、实时性的前提下实现模型的人工智能算法轻量化，并部署在有限的嵌入式系统上。再次目前人体工学的智能健康办公系统人体姿态及面部病例特征没有标准，研究依托人体工学原理和标准库、医疗专家知识库等建立相应评判标准。本项目将研究基于机器视觉、人工智能无接触式人体姿态及面部病例特征行为实时监测，实现生理状态异常等突发状况预警。

本项目通过宁波大学、李惠利医院与宁波乐歌人体工学股份有限公司等人体工学领域的龙头企业的合作，将解决人体坐姿识别与分类，检测和判断办公和学习坐姿正确与否，人体负面表情检测等关键技术。本项目也将挑战核心算法的产业化部署难题，与相关企业的儿童学习桌、办公桌等人体工学产品深度整合，能有效预防儿童近视、人体颈椎病和脊柱弯曲、人体面部异常等疾病，能提高人体工学类产品技术含量，扩大相关企业产能，推动该领域的发展和相关公司的成长。